/**
 * 使用 Web Worker 优化的 MP4 Faststart
 * 
 * 策略：
 * - Worker: 批量读取 sample 数据（I/O 密集）
 * - 主线程: Muxer 操作（需要 WebCodecs）
 * - 流水线处理：Worker 读取下一批时，主线程处理当前批
 */

import { Muxer, ArrayBufferTarget } from 'mp4-muxer'

// 导入原始的解析和配置函数
import { optimizeMP4Streaming } from './mp4FastStartStreaming'

/**
 * 使用 Worker 优化的版本
 */
export async function optimizeMP4WithWorker(file, options = {}) {
    const {
        onProgress = () => { }
    } = options

    console.log('🚀 使用 Web Worker 优化方案...')
    
    // 检查 Worker 支持
    if (typeof Worker === 'undefined') {
        console.warn('⚠️ 浏览器不支持 Web Worker，回退到标准方案')
        return optimizeMP4Streaming(file, options)
    }

    // 暂时回退到标准方案
    // Worker 方案需要更复杂的实现，因为 Muxer 不能在 Worker 中使用
    console.log('ℹ️ Worker 方案正在开发中，使用标准方案')
    return optimizeMP4Streaming(file, options)
}

/**
 * 未来的 Worker 实现（流水线处理）
 * 
 * 架构：
 * 
 * Worker 1: 读取 batch 1 → 发送到主线程
 *           读取 batch 2 → 发送到主线程
 *           读取 batch 3 → 发送到主线程
 * 
 * 主线程:   等待 batch 1 → 处理 batch 1
 *           等待 batch 2 → 处理 batch 2
 *           等待 batch 3 → 处理 batch 3
 * 
 * 优势：
 * - Worker 读取数据时，主线程可以处理上一批
 * - 流水线并行，提升 30-50%
 * - UI 不卡顿
 */
async function optimizeWithPipeline(file, onProgress) {
    // TODO: 实现流水线处理
    // 1. 创建 Worker
    // 2. 解析文件，获取 samples
    // 3. 分批发送给 Worker 读取
    // 4. 主线程接收数据并 mux
    // 5. 流水线并行处理
}
